Defesa de Mestrado do discente Gabriel Danilo Figueiredo da Silva

Aluno: Gabriel Danilo Figueiredo da Silva
Título: Análise de Arquiteturas de Redes Neurais Para Segmentação Semântica de Dados Sísmicos
Data da defesa: 31/05/2023
Horário: 9 horas
Local: MS Teams.

Link: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_ZGE5OWYzMWUtMjZiNi00YmM0LWIzZmEtMzNhZTY4YzM5ODYy%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%228eeca404-a47d-4555-a2d4-0f3619041c9c%22%2c%22Oid%22%3a%2265cd94de-28d5-4c0e-98cf-258e8c861171%22%7d 

Banca:
João Terêncio Dias, CEFET/RJ (Presidente) - orientador
Luciana Faletti Almeida, CEFET/RJ - coorientadora
Milena Faria Pinto, CEFET-RJ
Gabriel Matos Araújo, CEFET-RJ
Karla Tereza Figueiredo Leite, UERJ 
Eugênio da Silva, UEZO  

Resumo:
Este trabalho apresenta duas arquiteturas de redes neurais profundas aplicadas à segmentação semântica de imagens sísmicas. Apenas 100 imagens são usadas para treinar a rede. Com a proposta de utilização do filtro Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) na arquitetura U-Net, foi possível aumentar seu desempenho e atingir 99,37% de precisão, superando assim o estado-da-arte obtido pela arquitetura Danet-FCN3, que atingiu uma precisão de 98,13%.